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J-GLOBAL ID：201902245963838946   整理番号：19A2699202

ビッグデータ解析に基づくスマートグリッド早期警報決定プラットフォームの研究と応用【JST・京大機械翻訳】

Research and Application of Smart Grid Early Warning Decision Platform Based on Big Data Analysis

著者 (6件)： Fan Liping (State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd., Yichang Power Supply Company, Yichang, 43002, China) ,  Li Jindong (State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd., Yichang Power Supply Company, Yichang, 43002, China) ,  Pan Yu (State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd., Yichang Power Supply Company, Yichang, 43002, China) ,  Wang Sheng (State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd., Yichang Power Supply Company, Yichang, 43002, China) ,  Yan Chao (State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd., Yichang Power Supply Company, Yichang, 43002, China) ,  Yao Di (State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd., Yichang Power Supply Company, Yichang, 43002, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGBSG  ページ： 645-648  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,スマートグリッド装置故障予測と早期警報,動的操作と保全戦略研究の要所作業は,大規模データマイニング解析方法を使用することによって研究した。火花,Hibe,HDFS(Hadoop Distributed File System),MapReduceおよび他の技術を用いて,スマートグリッドのための大規模データ解析および早期警報意思決定プラットフォームを構築した。本論文では,コアとして大きいデータ技術を取り上げて,BPニューラルネットワークアルゴリズムを,自己開発固有値アルゴリズムを用いることによって最適化して,それは故障予測モデルの精度を改良した。このアルゴリズムは,変電所装置の知的検査,知的研究および判断,知的早期警報,知的意思決定および知的ディスパッチの機能を実現することができた。多くの実用的検証を通して,プラットフォームの故障予測の精度は93.98%であり,それは主要な国際レベルにある。スマートグリッドの分野において,それは強い応用価値を持った。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スマートグリッド ,  *警報 ,  最適化 ,  固有値 ,  変電所 ,  アルゴリズム ,  予測 ,  保全 ,  意思決定
準シソーラス用語： 故障予知 ,  大規模データ ,  MapReduce ,  データマイニング解析 ,  機器障害 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： データ解析 ,  スマートグリッド ,  早期 ,  警報 ,  プラットフォーム ,  研究 ,  応用